AI/BI panolarında veri modelleme

Her AI/BI pano görselleştirmesi bir veya daha fazla veri kümesinden okur. Yapay zeka/BI panoları, veri kümelerinin üzerinde farklı mantıklar oluşturmadan verilerinizi şekillendirmeniz ve yeniden kullanmanız için çeşitli yollar sunar. Her seçenek, veri kümesi başına basit hesaplamalardan çok olgulu anlam modellerine kadar farklı bir gereksinime uyar, böylece analizinizle eşleşeni seçebilirsiniz.

Modelleme mantığını, henüz idare edilen Unity Kataloğu katmanına ait olmadığında doğrudan bir panoda tanımlayabilir ve daha geniş kullanıma hazır olduğunda Unity Kataloğu'na yükseltebilirsiniz. Panolar, Genie Aracıları veya diğer araçlar arasında yönetilmesi ve paylaşılması gereken ölçümler için Unity Kataloğu ölçüm görünümlerini kullanın. Bkz Unity Kataloğu metrik görünümleri.

Veri kümeleri

Veri kümeleri, bir panoya veri sağlayan sorgular veya tablolardır. Diğer tüm modelleme seçenekleri bir veri kümesinin üzerinde oluşturulur. Bkz. Pano veri kümeleri oluşturma ve yönetme.

SQL veri kümeleri

SQL veri kümesi, herhangi bir veri kaynağına yazdığınız sorgu tarafından tanımlanır. Özel hesaplamalar bir SQL veri kümesi üzerinde derlenerek kaynak SQL'i değiştirmeden bu veri kümesinden hesaplanan yeni ölçüler ve alanlar (daha önce boyutlar olarak adlandırılırdı) ekler. Kar marjı ölçüsü veya kategorilere ayrılmış alan gibi tek bir SQL veri kümesinin üzerinde tek seferlik hesaplamalar için kullanışlıdır. Bkz. SQL veri kümesi ekleme ve Özel hesaplamalar nedir?.

Yerel metrik görünümleri

Yerel ölçüm görünümleri, görsel bir arabirim kullanarak panoda alanlar, ölçüler ve birleştirme ilişkileri tanımlamanıza olanak tanırken, semantik mantığı tek bir panonun içinde tutmanızı sağlar. Bunlar, gruplandırmadan bağımsız olarak doğru toplamalar gibi anlamsal nesnelerin avantajlarını korur ve ölçümleriniz daha geniş kullanıma hazır olduğunda bunları Unity Kataloğu'na yükseltebilirsiniz. Bkz. Yerel ölçüm görünümleri.

Gösterge paneli ilişkileri

Pano ilişkileri, veri kümelerinin birbiriyle ilişkisini belirterek birden çok olgu ve boyut tablosuna yayılan bir anlam modeli tanımlamanızı sağlar. Sorgu altyapısı çalışma zamanında birleştirmeleri çözümlediğinden, tüm bağlı veri kümelerinde alanları ve ölçüleri dilimleyebilir ve tek bir panoda çok olgulu, çok ayrıntılı analizler oluşturabilirsiniz. Pano ilişkileri Genel Önizleme aşamasındadır. Bkz. Pano ilişkileri.

Doğru yaklaşımı seçin

Pano kapsamlı modelleme seçenekleri farklı sorunları çözer. Çözümlemenize uyan tabloya karar vermek için aşağıdaki tabloyu kullanın.

Approach	Ne sağlar?	En uygun
SQL veri kümeleri	Kaynak SQL'i değiştirmeden ölçü ve alan ekleyen isteğe bağlı özel hesaplamalarla, herhangi bir veri kaynağına yönelik SQL sorgusu	Veri kümesi başına ölçümlerle basit, sorgu tabanlı analiz
Yerel metrik görünümleri	Panoda sabit bir ayrıntı düzeyinde tanımlanan, Unity Catalog’a yükseltilebilen alanlar, ölçüler ve join’ler	Daha sonra yönetilen bir Unity Catalog metrik görünümüne yükseltebileceğiniz yeniden kullanılabilir anlamsal mantık
Gösterge paneli ilişkileri	Veri kümeleri arası yeniden kullanılabilir ölçüler içeren, birden çok veri kümesi arasında gezinilebilir birleştirme grafiği	Tek bir panodaki çeşitli veri kümelerine yayılan çok olgulu, çok ayrıntılı analiz

Görselleştirmeler arasında yeniden kullanılmasını veya zaman içinde daraltmayı planladığınız anlamsal mantık için Databricks, SQL veri kümesinde özel hesaplamalar yerine yerel ölçüm görünümlerini önerir. Yerel ölçüm görünümleri ölçüleri, alanları ve birleşimleri bir kez tanımlar ve mantık daha geniş kullanıma hazır olduğunda Unity Kataloğu'na yükseltilebilir. Kapsamı tek bir SQL veri kümesi olan basit ölçümler için özel hesaplamalar ayırın.

Ölçüm görünümlerinin ve pano ilişkilerinin dilim bakımından nasıl farklılık gösterdiği ve bunlar arasında ne zaman seçim yapılacağını öğrenmek için bkz. Pano ilişkileri ölçüm görünümlerine kıyasla nasıldır?.

Unity Catalog ile karşılaştırıldığında gösterge paneli kapsamındaki modelleme

Yerel ölçüm görünümlerinin ve pano ilişkilerinin kapsamı tek bir pano olarak belirlenmiştir ve Unity Kataloğu nesnesi oluşturmaz. Prototip oluşturmak, gösterge paneline özgü analiz yapmak veya mantığı Unity Catalog'a taşımadan önce üzerinde yinelemeli olarak çalışmak istediğinizde gösterge paneli kapsamındaki modellemeyi kullanın.

Ölçümlerin yönetilmesi gerektiğinde Unity Kataloğu ölçüm görünümlerini kullanın, herhangi bir SQL istemcisinden doğrudan SQL ile sorgulanabilir ve panolar, Genie Aracıları ve diğer araçlar arasında yeniden kullanılabilir. Yerel ölçüm görünümü daha geniş kullanıma hazır olduğunda, bunu genel kullanım için Unity Kataloğu'na yükseltebilirsiniz . Bkz. Unity Kataloğu ölçüm görünümüne aktarma ve Unity Kataloğu ölçüm görünümleri.

Yayınlanmış bir gösterge panelini veri seti sonuçlarını önceden hesaplama ve depolama yoluyla hızlandırmak için veri seti materyalizasyonunu kullanın. Bkz. AI/BI dashboardlarında veri seti maddeleştirmesi.

Bu bölümde

Sayfa	Description
Veri kümeleri	Bir panoya veri sağlayan veri kümelerini oluşturun ve yönetin.
Yerel ölçüm görünümleri	Panoda alanlar, ölçüler ve birleşimler tanımlayın, sonra bunları Unity Kataloğu'na yükseltin.
Gösterge paneli ilişkileri	Model, çok olgulu anlam modelleri oluşturmak için birden çok veri kümesi arasında birleşir.
Özel hesaplamalar	Sorgusunu değiştirmeden tek bir SQL veri kümesine tek seferlik ölçüler ve alanlar ekleyin.